神經網路模型實現

一、引入糖尿病病情**問題的資料

from sklearn.datasets import load_diabetes

diabets=load_diabetes()

x=diabets.data

y=diabets.target
from sklearn.model_selection import train_test_split #引入分片模組
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=32)
from sklearn.preprocessing import standardscaler #引入屬性轉換模組
xs=standardscaler()
xs.fit(x_train) 
輸出：standardscaler(copy=true, with_mean=true, with_std=true)
x_train=xs.transform(x_train)
x_test=xs.transform(x_test) #對屬性值進行轉換

①隱層層數為1，一層100個神經元

from sklearn.neural_network import mlpclassifier

clf=mlpclassifier(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(100),random_state=5)
clf.fit(x_train,y_train)

mlpclassifier(activation='relu', alpha=1e-05, batch_size='auto', beta_1=0.9,

beta_2=0.999, early_stopping=false, epsilon=1e-08,
hidden_layer_sizes=100, learning_rate='constant',
learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,
nesterovs_momentum=true, power_t=0.5, random_state=5, shuffle=true,
solver='lbfgs', tol=0.0001, validation_fraction=0.1, verbose=false,
warm_start=false)
clf.predict(x_test)

array([202., 184.,  98.,  68.,  59.,  91., 242., 143., 202., 142.,  63.,

263., 277., 53., 71., 181., 71., 182., 257., 146., 210., 111.,
43., 124., 137., 265., 220., 293., 277., 321., 293., 97., 173.,
66., 64., 99., 91., 306., 160., 98., 233., 143., 51., 42.,
98., 103., 140., 59., 99., 161., 66., 111., 263., 277., 102.,
92., 140., 66., 91., 140., 275., 293., 129., 168., 178., 180.,
262., 60., 92., 49., 277., 151., 277., 128., 181., 83., 181.,
120., 83., 66., 64., 196., 144., 245., 104., 63., 77., 47.,
151., 275., 78., 196., 107., 128., 83., 140., 53., 168., 140.,
84., 60., 245., 195., 103., 293., 55., 262., 306., 60., 53.,
186., 97., 196., 94., 140., 84., 183., 68., 91., 98., 91.,
63., 59., 214., 198., 68., 48., 98., 171., 161., 310., 64.,
200.])

clf.score(x,y)

0.01809954751131222

clf=mlpclassifier(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(1000),random_state=5)

clf.fit(x_train,y_train) 
clf.predict(x_test)
clf.score(x,y)

0.013574660633484163

clf=mlpclassifier(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(10000),random_state=5)

clf.fit(x_train,y_train) 
clf.predict(x_test)
clf.score(x,y)

0.013574660633484163

clf=mlpclassifier(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(100,100),random_state=5)

clf.fit(x_train,y_train) 
clf.predict(x_test)
clf.score(x,y)

0.013574660633484163

clf=mlpclassifier(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(100,100),random_state=5)

clf.fit(x_train,y_train) 
clf.predict(x_test)
clf.score(x,y)

0.013574660633484163

①隱層層數為1，一層100個神經元

from sklearn.neural_network import mlpregressor

clf=mlpregressor(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(100),random_state=5)
clf.fit(x_train,y_train)
clf.score(x,y)

0.5752407606575551

clf=mlpregressor(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(1000),random_state=5)

clf.fit(x_train,y_train)
clf.score(x,y)

0.5619017692047168

clf=mlpregressor(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(10000),random_state=5)

clf.fit(x_train,y_train)
clf.score(x,y)

0.5577797129300099

clf=mlpregressor(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(100,100),random_state=5)

clf.fit(x_train,y_train)
clf.score(x,y)

0.5392360541382879

clf=mlpregressor(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(100,100),random_state=5)

clf.fit(x_train,y_train)
clf.score(x,y)

0.557065308006742

神經網路模型

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